Historie revizí

Autor SHA1 Zpráva Datum
  wangxq c50bbf0d0d load_file.py测试通过,准备修改多节点依赖。 před 3 týdny
  wangxq 3b0e4b24a1 完成对csv文件加载的部分修改,未修改路径,测试调度 před 3 týdny
  wangxq 25d64887fd 增加了对load_file.py的支持 před 3 týdny
  wangxq d0517d7a58 添加load_file.py,准备修改DAG,增加对csv的支持 před 3 týdny
  wangxq 89fbff1ca9 开始项目代码优化整合 před 1 měsícem
  wangxq 832dbc08c2 修正了手工传参的大小写问题 před 1 měsícem
  wangxq c0f8b12ad4 pipeline版本的prepare/data代码修改了手工传参的日志 před 1 měsícem
  wangxq e3481c69da pipeline 版本添加了手工传参的功能,修改了部分scripts. před 1 měsícem
  wangxq 7ba906cca4 pipeline 版本基本调试通过 před 1 měsícem
  wangxq c7c9aa395e prepare和data已经可以正常工作,后面计划重新添加一个summary的DAG. před 1 měsícem
  wangxq 0c1735befc 准备修改airflow_exec_plan表,并测试时间戳的生成 před 1 měsícem
  wangxq 22cb341bd1 准备修改两个文件中的时区,我发现ds和exection_time都是UTC时区的 před 1 měsícem
  wangxq 93b2c15da7 删除了对airflow_dag_schedule的依赖,但是对json和json.ready的依赖没有删除干净 před 1 měsícem
  wangxq db9d2718b0 pipeline_data修改了一半 před 1 měsícem
  wangxq 15bb995811 pipeline_data不再依赖json文件 před 1 měsícem
  wangxq 935efc4d4b pipeline_prepare 同时把plan写成json文件和数据库表 před 1 měsícem
  wangxq 2e8886e1b7 从pipeline_prepare删除了与airflow_dag_schedule相关的操作 před 1 měsícem
  wangxq 1e4838a523 修改pipeline_prepare代码中的支持多个版本的json文件,还未删除它把执行计划写入数据库表的功能 před 1 měsícem
  wangxq 0846b2b64f 准备修改pipeline_data/prepare před 1 měsícem
  wangxq 85deb8de46 已经莫名其妙的修复了pipline_data_scheduler.py před 1 měsícem
  wangxq 09b2edddcd 更新执行时长的功能没有成功 před 1 měsícem
  wangxq e8a9e4711f dag_dataops_pipeline_*_scheduler.py 的两个文件基本可以正常工作,data_scheduler.py的summary功能还有些问题。 před 1 měsícem
  wangxq 61990f9b8d 准备把unified_data和unified_summary合并为一个DAG před 1 měsícem
  wangxq a128852d15 unified 三个脚本调通,准备合并后两个脚本 před 1 měsícem
  wangxq 2965e0e4ee 准备修改三个unified文件的触发机制 před 1 měsícem
  wangxq 5e51972be7 单一文件的DAG我准备放弃了,目前unified三文件版本是可以正常工作的。 před 1 měsícem
  wangxq fd4f7e472c 做了两种尝试,效果均不满意,手工执行时合并后,查看脚本执行流程图。自动调度合并为一个DAG,并保留作业执行流程图。 před 1 měsícem
  wangxq 6583bd530d 统一的DAG可以正常运行了 před 1 měsícem
  wangxq b1ec0a5232 有错误的unified四个脚本,准备合并三个unified脚本,手工unified已经宣告失败。 před 1 měsícem
  wangxq 6f291ae161 完成对dag_dataops_*_scheduler.py 四个脚本的编写,后续需要研究airflow的系统执行时间,现在不同DAG中系统执行时间不一致。 před 1 měsícem